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1248-9433
Changement d'éditeur au 1er janvier 2007
 

 ARTICLE VOL 45/1 - 2004  - pp.153-182
TITRE
Apprentissage semi-supervisé de patrons d'extraction de couples nom-verbe

RÉSUMÉ
Dans le modèle du Lexique génératif (LG) [PUS 95], certaines propriétés sémantiques des noms sont exprimées à l'aide de verbes. De tels couples nom-verbe présentent un intérêt applicatif notamment en recherche d'information. Leur acquisition sur corpus constitue donc un enjeu, mais la découverte des patrons qui les définissent en contexte est également importante pour la compréhension même du modèle du LG. Cet article présente deux techniques entièrement automatiques répondant à ce double besoin d'extraction de couples et de patrons et automaticité des premières, qualité et expressivité des résultats des secondes.


ABSTRACT
In the Generative Lexicon (GL) framework [PUS 95], some semantic properties of nouns are expressed with the help of verbs. These noun-verb pairs are relevant in various domains, such as Information Retrieval. Their corpus-based acquisition is thus an interesting issue; moreover, discovering the contextual patterns in which these pairs occur can help to understand the GL model. This paper presents two related and fully automated techniques that allow us to acquire from a corpus both noun-verb pairs, and semantic and morpho-syntactic patterns. These techniques combine two different acquisition approaches--the statistical one and the symbolic one--and keep advantages of each approach: robustness and automation of statistical methods, quality of the results and expressiveness of symbolic ones.


AUTEUR(S)
Vincent CLAVEAU, Pascale SÉBILLOT

MOTS-CLÉS
sémantique lexicale, extraction de patrons contextuels, Lexique génératif, programmation logique inductive, bootstrapping, apprentissage artificiel semi-supervisé.

KEYWORDS
lexical semantics, contextual pattern extraction, Generative Lexicon, inductive logic programming, bootstrapping, semi-supervised machine learning.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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